К старту курса о машинном и глубоком обучении мы перевели статью о регрессии гауссовского процесса (далее GPR) — удивительно мощном классе алгоритмов машинного обучения, который, в отличие от многих современных моделей машинного обучения, в составлении прогнозов опирается на небольшое количество параметров. Поскольку GPR является (почти) непараметрической, она, даже при небольшом количестве данных, может эффективно применяться в решении широкого спектра задач обучения с учителем. С помощью передовых фреймворков автоматического дифференцирования, таких как PyTorch и TensorFlow, изучить и применить GPR для решения множества сложных задач в области обучения с учителем, стало проще, чем когда-либо. В статье вы найдёте не только математические выкладки, но и ссылки на соответствующие учебники.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/562892/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=562892